[혼공] ch 3. 회귀 알고리즘과 모델 규제
1. K-최근접 이웃 회귀 농의 높이, 길이 등의 수치로 농어의 무게를 예측하라 1) k-최근접 이웃 회귀 - 지도 학습은 분류와 회귀(regression)로 나뉜다. - 회귀는 클래스 중 하나로 분류하는 것이 아니라 임의의 어떤 숫자를 예측하는 문제 - 이웃한 샘플의 타깃은 어떤 클래스가 아니라 임의의 수치 - 샘플의 수치를 이용해 새로운 샘플 X의 타깃을 에측하기 위해 수치들의 평균을 구함 - 가장 먼저 가까운 k개의 이웃을 찾고 이웃 샘플의 타깃값을 평균하여 이 샘플의 예측값으로 사용 2) 데이터 준비 import numpy as npperch_length = np.array([8.4, 13.7, 15.0, 16.2, 17.4, 18.0, 18.7, 19.0, 19.6, 20.0, 21..
